小妹请教各位Ant中cvs的checkout问题。

ssh78 2004-10-11 03:30:10
请教一个问题,Ant中对cvs服务器上的源代码进行checkout。我看到是这么写的
<target name="cvs.installer">
<cvs command="checkout"
cvsRoot=":pserver:${cvs.user}:${cvs.passwd}@${ip}:/data/cvshome/cvsroot"
dest="${project}"
package="${installer.name}"
tag="${cvs.tag}"
output="${cvs.now}/checkout.log"
error="${cvs.now}/checkout.err"
append="true"/>
</target>
请问dest中的路径是cvs服务器上源文件的路径呢,还是checkout的目标路径呢?因为我在执行之后发现目标路径里竟然什么都没checkout下来,因此疑问。
还有,我在自己的机子上运行这个.xml后,我发现checkout.err里记载了:
cvs server: cannot open /home/brave/.cvsignore: Permission denied
cvs [server aborted]: no such tag A20040924
说明我用的账号没有权限,但为什么在eclipse里,该账号就能checkout呢?在ant里就不行?
还有,tag A20040924明明存在阿,怎么说找不着呢?
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ssh78 2004-11-26
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谢谢
riding 2004-10-19
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dest 是checkout的目标路径!
smallcrocodile 2004-10-12
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点解
本数据集来源于 2024 年 7 月在江西省东部余干县、贵溪市、金溪县丘陵林地采集的千枚岩、红砂岩、花岗岩母质发育红壤关键带剖面土壤实测数据,空间覆盖 3 个县域不同岩性风化壳林地,采样点位经纬度分别为千枚岩剖面 P10(116.8316°E,28.5269°N)、红砂岩剖面 P08(117.1048°E,28.3492°N)、花岗岩剖面 P04(116.6883°E,27.9963°N);垂直空间采样深度存在差异,千枚岩与花岗岩剖面采样深度 0~600 cm,红砂岩剖面采样深度 0~450 cm,垂直分层采样分辨率为 0~50 cm 区间分 0~20 cm、20~50 cm 两层,50 cm 以下土层以 50 cm 为固定间隔分层,整套数据集共包含 36 条土壤剖面分层记录,其 P10 千枚岩剖面 13 条、P08 红砂岩剖面 11 条、P04 花岗岩剖面 13 条。数据采集时间为 2024 年 7 月,实验室理化指标、矿物测试、酸碱滴定及统计建模工作于 2024 年 7 月 —2026 年 5 月完成,无时间序列连续监测数据,仅为单次野外剖面采样静态数据集。 数据集包含野外剖面基础信息、土壤酸碱滴定原始数据、土壤酸度指标、交换性盐基与交换性酸、土壤机械组成、有机质、黏土与原生矿物半定量 XRD 数据、无定形 / 晶形铁铝氧化物含量。全量理化指标计量单位统一规范:酸缓冲容量 pHBC 单位为 cmol・kg⁻¹・pH⁻¹,交换性酸、交换性盐基离子单位为 cmol・kg⁻¹,矿物以质量百分比(%)表示,、黏粒 / 粉粒 / 砂粒、有机质、铁铝氧化物单位均为g/kg,pH 为无量纲数值。 覆盖范围: 位纬度: 28.2616 位经度: 116.89654999999999 南界纬度: 27.9963 西界经度: 116.6883 北界纬度: 28.5269 东界经
内容概要:本文系统阐述了一种基于高热点算法的数据驱动与多离散场景分布鲁棒优化方法,聚焦于电热综合能源系统的协同优化问题。研究融合双层鲸鱼优化算法、非合作博弈理论与居民负荷分层调度模型,构建了兼顾不确定性与多方利益博弈的复杂系统优化框架,并通过Matlab代码实现了完整的建模、求解与仿真流程,充分体现了数据驱动与鲁棒优化在现代综合能源系统的应用价值。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法及Matlab编程基础的科研人员与高校研究生,尤其适用于从事能源互联网、综合能源系统调度、鲁棒优化与智能算法应用等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①实现电热综合能源系统的多能协同与优化调度;②应对源荷不确定性下的多场景鲁棒决策问题;③设计基于博弈机制的负荷侧资源分层调控策略;④为高水平学术论文复现、科研项目开发及算法验证提供可运行、可扩展的Matlab代码支持。; 阅读建议:建议结合网盘提供的完整代码与案例数据,按照技术路线逐步学习,重点关注双层优化结构的设计逻辑、非合作博弈的数学建模方式以及鲸鱼算法在多场景鲁棒优化的实现细节,通过调试与修改代码深化对核心算法与系统模型的理解,提升科研实践与创新能力。

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